前天的小鵬AI DAY上，何小鵬在介紹XNGP的最新進展時，提到了這樣一句話，“小鵬是國內首個將端到端大模型量產上車的公司”。
無獨有偶，在北京車展前夕，華為在發布最新一代智駕ADS 3.0時，也表示用GOD網絡和PDP網絡實現了感知和規控的“端到端”。
當兩家國內TOP.1級別的智駕大佬，都不約而同提到“端到端”時，我們就知道，智駕技術又要開啟新一輪的軍備競賽了。
但對我們消費者來說，這“端到端”究竟是什么？有了“端到端”的智駕，又能給我們帶來什么不一樣的智駕體驗？
智駕是怎么工作的？
想搞清楚“端到端”是什么，我們得先搞清楚智駕是怎么運行的。
在我看來，智駕可以分成兩個部分，按前后順序，分別是“感知”和“規控”。
“感知”很好理解，就是讓智駕能“看到”車輛周圍的交通道路環境和各種障礙物。
而“規控”就是基于感知的結果去制定行駛策略，再控制轉向、油門、剎車去執行。
“感知”和“規控”一樣，都需要輸入數據，然后通過算法計算，輸出計算結果。
但這里又提到了“數據”和“算法”，它們又是干什么的？
我們再來深究一下智駕的工作流程：
第一步是感知，攝像頭＆雷達會把它們看到的各種場景和障礙物，以數據的形式輸入給感知算法。
而感知算法則會計算這些數據，從而搞清楚攝像頭＆雷達看到的各種物體究竟是什么、有多大、離我們有多遠。
感知算法計算出的這些數據，接下來又會輸入給規控算法，后者則會結合導航地圖，規劃接下來可行駛的行駛路徑。
比如當規控算法確認，前方有一輛慢車需要超車后，就會規劃出一條變道超車的路徑，然后控制轉向和油門去執行。
而在這一過程中，感知和規控算法還會持續關注慢車和附近的其它交通參與者的狀態，來實時調整自己的行駛路徑。
怎么讓智駕更智能？
在智駕的這一套工作流程中，感知和規控算法都在不斷地計算數據，這些計算工作，主要是靠眾多“小的算法模型”來分工實現的。
這些“小模型”雖然工作兢兢業業，但也有自己的先天不足，這就導致智駕的舒適性和安全性，沒有辦法做到更好。
